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龙图腾网获悉招商局检测车辆技术研究院有限公司;招商局检测车辆技术(合肥)有限公司申请的专利一种智能网联汽车检测任务下的语义特征编码方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119580256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411617394.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种智能网联汽车检测任务下的语义特征编码方法及装置是由吴超;张香;樊海龙;闵照源;张雄;曹飞;朱子霄;张智勇;柯馨沁;姚波;周鹏;冯成均;张莹设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能网联汽车检测任务下的语义特征编码方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于智能网联汽车技术领域，提供了一种智能网联汽车检测任务下的语义特征编码方法及装置。该方法包括：采用弱监督语义特征提取模型对输入图像进行语义特征提取；将提取的各语义特征使用自适应语义编码模型进行编码，得到输入图像的语义编码。本发明能够将产品输入图像进行语义特征提取，并经过信道编码后采用无线信道传输，不仅能大大降低传输数据量，还能适应实际检测工业场景中低信噪比环境，提高了输入图像的语义特征挖掘精度、增强了语义特征在复杂信道场景传输的适应性。

本发明授权一种智能网联汽车检测任务下的语义特征编码方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能网联汽车检测任务下的语义特征编码方法，其特征在于，包括： 采用弱监督语义特征提取模型对输入图像进行语义特征提取； 将提取的各所述语义特征使用自适应语义编码模型进行编码，得到输入图像的语义编码，所述语义特征包括缺陷部位语义特征、图像全局语义特征和信道统计语义特征； 所述自适应语义编码模型采用以下方式得到： 对所述缺陷部位语义特征、图像全局语义特征和信道统计语义特征进行加权，得到加权RGB特征； 将所述加权RGB特征与所述图像全局语义特征对齐后执行卷积融合，得到卷积融合特征； 采用残差连接操作，再将RGB特征与所述卷积融合特征进行融合和重建细节，得到第一多模态特征； 使用全局平均池化函数对所述第一多模态特征进行池化操作； 将经过池化的第一多模态特征，加入不同信噪比条件，得到基于信噪比的上下文输入信息； 将所述上下文输入信息送入全连接神经网络，产生缩放比例因子，将产生的缩放比例因子与所述第一多模态特征相乘，得到占有不同比例权重的第一多模态特征； 根据比例权重进行排序，得到第二多模态特征； 采用信道编码器对所述第二多模态特征进行编码，得到输入图像的语义编码。

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